torch.cuda.set_device
时间: 2023-04-30 20:02:27 浏览: 2038
torch.cuda.set_device(device) 函数可以设置当前使用的 CUDA 设备。'device' 参数指定要使用的设备编号。
使用torch.cuda.set_device(device) 函数可以在多个 CUDA 设备之间切换。如果不调用此函数,默认使用编号为 0 的 CUDA 设备。
相关问题
torch.cuda.set_device()方法
引用\[1\]和\[2\]介绍了使用torch.cuda.set_device()方法来指定使用的显卡。这个方法可以用来设置主显卡或者指定特定的显卡。在使用这个方法之前,需要先导入torch库。然后可以使用torch.cuda.set_device()方法来设置要使用的显卡的索引。例如,torch.cuda.set_device(1)表示使用索引为1的显卡。接下来,可以使用.cuda()方法将张量或模型加载到指定的显卡上。例如,x = torch.tensor(\[\[1,2,3\],\[4,5,6\]\]).cuda()将张量x加载到当前指定的显卡上。最后,可以使用print(x.device)来打印出张量所在的设备,即显卡的信息。
需要注意的是,引用\[3\]提到了使用torch.cuda.set_device()方法的优先级较低,并且官方文档不建议使用该方法。通常情况下,我们可以直接使用.cuda()方法将模型和数据加载到对应的GPU上,而不需要显式地调用torch.cuda.set_device()方法。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [torch.cuda常用指令](https://blog.csdn.net/qq_43307074/article/details/127628498)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
torch.cuda.set_device(device) 改成单机多卡
如果要在单机上使用多个GPU进行计算,可以使用`DataParallel`或者`DistributedDataParallel`这两个PyTorch提供的模块。其中,`DataParallel`将数据分割成多个部分,在多个GPU上分别计算,最后再将结果合并;`DistributedDataParallel`则更加复杂,需要手动进行进程和通信的设置,但是在性能方面更加出色。
使用`DataParallel`的话,可以这样修改:
```python
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.distributed as dist
import torch.utils.data.distributed as distributed
device_ids = [0, 1] # 指定要使用的GPU设备编号
model = nn.DataParallel(model, device_ids=device_ids) # 使用DataParallel进行多GPU计算
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001)
# 训练循环
for epoch in range(num_epochs):
# 从数据集中加载数据
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=4, pin_memory=True)
# 训练模型
for inputs, labels in train_loader:
inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
```
使用`DistributedDataParallel`的话,可以这样修改:
```python
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.distributed as dist
import torch.utils.data.distributed as distributed
# 初始化进程组
dist.init_process_group(backend='nccl', init_method='env://')
# 设置分布式计算相关参数
world_size = dist.get_world_size()
rank = dist.get_rank()
torch.cuda.set_device(rank)
# 加载模型,使用DistributedDataParallel进行多GPU计算
model = MyModel()
model = nn.parallel.DistributedDataParallel(model)
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001)
# 从数据集中加载数据
train_sampler = distributed.DistributedSampler(train_dataset)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=4, pin_memory=True, sampler=train_sampler)
# 训练循环
for epoch in range(num_epochs):
train_sampler.set_epoch(epoch)
for inputs, labels in train_loader:
inputs, labels = inputs.cuda(), labels.cuda()
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
```
需要注意的是,使用`DistributedDataParallel`时需要先初始化进程组,设置分布式计算相关参数,以及使用`DistributedSampler`对数据进行分布式采样。